目的:基于U-Net网络深度学习的方法，实现在放疗临床中低能锥形束CT(CBCT)图像转换成高能CBCT图像，以期提供双能CBCT成像图像基础且降低辐射剂量。方法:利用放疗机载CBCT设备采集CIRS电子密度模体和CIRS头部体模在80和140 kV能量下的CBCT图像数据，数据集按10∶1分为训练集和测试集。利用U-Net网络从低能量(80 kV)CBCT图像预测高能量(140 kV)下CBCT图像。采用平均绝对误差(MAE)、结构相似度指数(SSIM)、信噪比(SNR)和峰值信号噪声比(PSNR)4种度量指标，定量评价预测高能CBCT图像。结果:预测高能图像与真实高能图像之间总体结构差异较小(SSIM：0.993 ±0.003)。预测高能图像噪声较低(SNR：15.33±4.06)，但组织间分辨力有损失。预测高能图像比真实高能图像平均CT值偏低，在低密度组织中差异较小(<10 HU， P > 0.05)，而在高密度组织中差异大(< 21 HU， t ＝ －7.92， P < 0.05)。 结论:利用深度学习方法可以从低能CBCT图像获得结构相似度高的高能CBCT图像，预测高能图像具有应用于放疗临床双能CBCT成像技术中的潜力。

目的:探讨人工智能（artificial intelligence，AI）在双源CT冠状动脉血管成像（coronary computed tomography angiography，CCTA）中的应用价值。方法:回顾性分析2021年1-12月在本溪市中心医院拟诊的冠状动脉疾病患者50例的影像资料，所有患者进行过CCTA检查和冠状动脉造影（coronary arteriography，CAG），CCTA图像上传到后处理工作站，经过2名影像科医师进行后处理和诊断，同时图像也经过AI软件进行后处理并生成诊断报告。在冠状动脉狭窄的诊断方面，将AI的诊断结果与CAG的结果对照；在心肌桥（myocardial bridging，MB）的诊断方面，将AI的诊断结果与医师的诊断结果对照；判断AI诊断的准确性。结果:在冠状动脉狭窄的诊断中，AI诊断的敏感度为93.22 %，特异度81.32 %，阳性预测值76.39 %，阴性预测值94.87 %，与CAG结果一致性较好（Kappa=0.71， P < 0.001）；在心肌桥的诊断中，AI诊断的敏感度为30.77 %，特异度81.45 %，阳性预测值25.81 %，阴性预测值84.87 %，与医师结果一致性差（Kappa =0.11， P=0.162）。 结论:AI辅助诊断在双源CT的CCTA诊断冠状动脉狭窄中具有较高的价值，但在心肌桥诊断中尚存不足。

目的:探讨CT图像特征联合双能CT定量参数对甲状腺乳头状癌（PTC）颈部淋巴结转移的诊断价值。方法:回顾性分析2017年6月至2019年6月于南京医科大学第一附属医院经手术病理证实的103例PTC患者的术前双能CT图像。参考2002年美国头颈外科协会的淋巴结分区标准，将颈部淋巴结分为7区，采用淋巴结影像病理亚区对照的方法，共纳入245枚颈部淋巴结，根据病理结果，107枚淋巴结归为转移淋巴结组，138枚归为非转移淋巴结组。纳入分析的CT图像特征包括淋巴结大小、形状、边缘、强化程度、强化方式、钙化、囊变和结外侵犯。测量动静脉期双能CT定量参数包括标准化碘浓度（NIC）、标准化有效原子序数（Z eff-c）和能谱曲线斜率（λ HU）。采用χ2检验或Mann-Whitney U检验比较转移和非转移淋巴结组间CT图像特征和定量参数差异。分别基于CT图像特征、双能CT定量参数及两者联合构建logistic回归模型，并采用ROC曲线评估其诊断效能。 结果:转移和非转移淋巴结组间CT图像特征差异均有统计学意义（ P<0.05）。转移淋巴结的动静脉期NIC、Z eff-c及λ HU均高于非转移淋巴结（ P<0.001）。联合CT图像特征和双能CT定量参数logistic模型诊断PTC颈部淋巴结转移的曲线下面积为0.922，灵敏度为86.0%，特异度为92.8%。双能CT定量参数模型曲线下面积为0.912，灵敏度为84.1%，特异度为93.5%。两者的诊断效能均优于CT图像特征模型，后者的曲线下面积为0.783，灵敏度为71.0%，特异度为73.9%（ Z=5.212、4.554， P均<0.001）。 结论:相较于CT图像特征，双能CT定量参数对PTC颈部淋巴结转移的诊断价值更高，两者联合能进一步提高诊断准确性。

目的:评估在儿童腹部检查中，同源双能CT(SF-DECT)是否能在低剂量条件下提高图像质量。方法:采用儿童体模进行初步研究，并于2020年6月至12月期间前瞻性招募20名4~6岁的儿童进行临床验证。分别采用常规单能CT (SECT)和SF-DECT扫描体模和儿童的的腹部区域，比较SF-DECT和SECT在各剂量下(1、2、3和4 mGy)CT值、图像噪声、对比噪声比(CNR)和图像主观评分。结果:在体模研究中，3和4 mGy剂量条件下，与SECT相比，SF-DECT的图像噪声分别降低了18.9%和23.6%，肝脏和肾脏CNR分别最多增加了12.8%和31.9% ( Z＝ 3.00、5.17， P<0.001)。在儿童SF-DECT扫描中，随着扫描剂量的增加，图像噪声降低( Z＝4.64， P<0.001)，肝脏和肾脏CNR增加( Z＝3.78、3.39， P<0.001)。在体模研究和患者研究中，SF-DECT扫描图像的主观评分均优于SECT( Z＝1.96~3.80， P<0.05)。 结论:与SECT相比，SF-DECT能够提高儿童腹部扫描图像质量。该技术在优化儿童腹部CT扫描方面有一定前景，但需要进行深入的临床研究来验证结果。

目的:探讨基于MRI和（或）CT测量及其联合测量对颈椎退变性疾病患者术前骨质量评估的诊断效能及其可行性。方法:回顾性分析2020年9月至2022年3月复旦大学附属华山医院骨科收治的因颈椎退变性疾病行手术治疗且具有术前X线、CT、MRI及双能X线骨密度测量（dule energy X-Ray absorptiometry，DEXA）结果的患者。进行基于颈椎MRI T1WI的骨质量评估（vertebral bone quality score，VBQ）及CT Hounsfiled（HU）值测量，通过二分类变量logistic回归方法构建联合诊断公式。将患者分为正常骨量组（T ≥-1.0）与低骨量组（T<-1.0）。比较两组患者的年龄、性别、BMI、合并症、DEXA T值、颈椎VBQ值及CT HU值，应用Pearson相关分析DEXA T值、颈椎VBQ值及CT HU值间的关系。绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）分析颈椎VBQ值、CT HU值及其联合诊断的诊断效能、灵敏度和特异度。结果:共纳入71例患者（正常骨量组17例，低骨量组54例）。正常骨量组VBQ值为2.90±0.70，小于低骨量组的3.83±0.83，差异有统计学意义（ t=4.23， P<0.001）；正常骨量组CT HU值为370.26±85.38，大于低骨量组的295.20±67.96，差异有统计学意义（ t=3.73， P=0.002）。颈椎VBQ值及CT HU值在ROC曲线下的面积（area under curve，AUC）分别为0.81和0.75，以二者为基础构建联合诊断的AUC为0.85，表明以上方法具有较好的诊断效能。若单独应用颈椎VBQ评估，其诊断灵敏度为80%、特异度为70%；而采用颈椎VBQ及CT HU联合诊断的灵敏度为90%、特异度为75%。Pearson相关分析结果显示DEXA T值、颈椎VBQ值及CT HU值两两间均有相关性，线性回归方程为DEXA T值=-0.63×颈椎VBQ值+0.64（ r= -0.55， P<0.001）、CT HU值=-40.20×颈椎VBQ值+458.40（ r=-0.45， P<0.001）、DEXA T值=0.006×CT HU值-3.47（ r=0.45， P<0.001）。 结论:应用颈椎VBQ值、CT HU值及联合诊断评估颈椎退变性疾病患者术前骨质量具有初步可行性，有望成为术前骨质量评估的工具之一。

目的:探讨恒古骨伤愈合剂对股骨颈骨折内固定术后患者骨折愈合及其骨转换标志物和骨密度的影响。方法:回顾性分析2017年1月－2020年4月潍坊市人民医院120例股骨颈骨折内固定术后患者，按治疗方法分为2组，每组60例。对照组给予患肢牵引、旋转闭合复位治疗，若闭合复位失败，则行开放解剖复位治疗。治疗组在对照组基础上服用恒古骨伤愈合剂。2组均连续观察3个月，随访9个月。随访结束后，行X线或CT检测评价骨痂生长及骨折愈合情况，采用双能X射线骨密度仪检测腰椎骨密度；术后3、6个月，采用双抗体夹心ELISA法检测血清I型前胶原氨基末端肽（PINP）、竞争ELISA法检测血清Ⅰ型胶原羧基端肽β特殊序列（β-CTX）水平。结果:治疗组骨折愈合时间为（13.06±2.35）周、对照组为（17.75±3.56）周，2组比较差异有统计学意义（ t=8.52， P<0.01）。随访9个月，治疗组骨折愈合率为93.3%（56/60）、骨折不愈合率为1.7%（1/60）、骨折畸形愈合率为5.0%（3/60），对照组分别为75.0%（45/60）、5.0%（3/60）、20.0%（12/60），2组骨折愈合率及畸形愈合率比较，差异有统计学意义（ χ2值分别为7.57、6.17， P值分别0.006、0.013）。治疗组随访9个月骨密度［（0.76±0.12）g/cm2比（0.71±0.06）g/cm2， t=2.89］较同组术前升高（ P<0.01）。治疗组术后3、6个月血清β-CTX水平［第3个月（186.76±26.23）ng/L比（286.05±23.18）ng/L， t=21.97；第6个月（252.34±21.58）ng/L比（302.52±16.87）ng/L， t=14.19］低于对照组（ P<0.01）、PINP水平［第3个月（37.52±7.59）μg/L比（27.59±5.36）μg/L， t=3.56；第6个月（30.54±5.63）μg/L比（25.63±4.98）μg/L， t=2.36］高于对照组（ P<0.01或 P<0.05）。 结论:恒古骨伤愈合剂可有效调控股骨颈骨折内固定术后患者的骨代谢平衡，缩短骨折愈合时间，促进骨折愈合。

目的:采用欧洲腰椎体模（ESP）评估不同CT机的定量CT（QCT）和双能X线吸收仪（DXA）设备测量骨密度的准确度和短期精确度。方法:收集2016年1月至2020年4月全国多个中心（QCT和DXA分别来自31和32个中心）的40台不同品牌的CT设备（德国Siemens 12台、荷兰Philips 12台、美国GE 9台、日本Toshiba 5台和国产联影2台）和53台不同品牌DXA设备（美国GE Lunar 34台、美国Hologic 14台和法国Medlink 5台）。QCT扫描采用Mindways QCT系统，以常规腰椎扫描条件对ESP体模重复扫描10次，每次重新摆位，测量ESP中低、中、高密度椎体的骨密度值以及3个椎体的平均骨密度值。根据实测值与体模标定值的差异计算不同设备的准确度误差，并计算标准差均方根（RMS-SD）和变异系数的均方根（RMS-%CV）来评价短期精密度误差。采用重复测量的方差分析比较不同设备间测量的骨密度值的差异。结果:不同CT和DXA设备测量的不同密度椎体和平均骨密度值差异均有统计学意义（ P<0.001）。Siemens的准确度误差范围为1.20%~7.60%，Philips为-1.83%~0.20%，GE为1.18%~13.20%，Toshiba为-0.12%~3.55%，联影为-1.65%~6.32%，GE Lunar为6.59%~21.34%，Hologic为-6.65%~5.45%，Medlink为-6.97%~-0.68%。QCT和DXA测量的所有椎体骨密度值的RMS-%CV为0.38%~3.85%；QCT的RMS-SD为0.54~2.45 mg/cm 3。DXA的RMS-SD为0.009~0.037g/cm 2。不同QCT和DXA设备测量的RMS-%CV值随着骨密度的升高而呈减低趋势，RMS-SD值则呈升高趋势。 结论:基于ESP，不同QCT和DXA设备测量的ESP骨密度值有显著差异。不同QCT和DXA设备测量骨密度的准确度误差和短期精密度误差在合理范围，可以用于临床随访观察。QCT的短期精密度误差和准确度误差波动范围较DXA略小。

目的:利用痛风双能CT（DECT）成像技术研究急性痛风性关节炎首次发作（痛风首发）患者尿酸盐沉积特点。方法:收集2019年于北京大学第三医院确诊急性痛风首发患者70例为病例组，男69例，女1例，年龄17~65（39±14）岁。收集同期因运动损伤来诊，明确排除痛风患者15例为对照组，均为男性，年龄19~56（33±12）岁。回顾性分析病例组痛风首发受累/最痛关节、对照组足踝关节的DECT数据，评估并记录受试关节尿酸盐结晶形态、体积及沉积位置情况，总结痛风首发患者尿酸盐沉积关节及与临床症状吻合程度。采用χ 2检验进行组间比较、非参数Kruskal-Walls H检验比较尿酸盐体积差异。 结果:病例组DECT尿酸盐检出率为97.1%（68/70），对照组尿酸盐检出率为0。痛风首发入组关节有足踝52例（74.3%）、膝13例（18.6%）、手腕5例（7.1%），三关节均以散在的亚毫米尿酸盐沉积最多，体积较小，形态及体积差异无统计学意义（ P>0.05）。三关节尿酸盐沉积最多位置分别为小腿后群肌腱（含跟腱）78.8%（41/52）、膝关节软骨76.9%（10/15）和掌侧肌腱60.0%（3/5），而第一跖趾关节分布较少13.5%（7/52）。DECT检出尿酸盐沉积关节数量多于症状关节者共37例，占比最多（52.8%）。 结论:痛风DECT检查对急性痛风首发患者尿酸盐检出敏感度高，有助于提高早期痛风诊断率。

目的:探讨双源CT全脑灌注成像后处理大脑中动脉不同监测位置对灌注成像参数的影响。方法:回顾性分析本溪市中心医院2019年3月至2020年1月行全脑CT灌注成像检查患者35例的双源CT全脑灌注成像资料，每例数据进行3次图像后处理，分别选取颈内动脉C1段、大脑中动脉M1段、大脑中动脉M2段作为输入动脉的监测位置。取右侧颞极连续3个层面绘制感兴趣区(ROI)，测量全脑灌注成像的脑血流量(CBF)、脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)、排空时间(TTD)，取3个层面的平均值，采用自身对照研究进行分析。结果:监测位置为C1的各个灌注参数分别为CBF(75.699±15.491)mL·100 mL －1·min －1、CBV(4.892±0.725)mL/100 mL、MTT(4.375±0.745)s、TTD(3.926±1.049)s；监测位置为M1的各个灌注参数分别为CBF(74.219±12.722)mL·100 mL －1·min －1、CBV(4.982±1.072)mL/100 mL、MTT(4.475±0.871)s、TTD(4.115±1.164)s；监测位置为M2的各个灌注参数分别为CBF(71.431±14.743)mL·100 mL －1·min －1、CBV(4.797±1.021)mL/100 mL、MTT(4.620±0.936)s、TTD(4.105±1.249)s。监测位置为C1与M1间的各灌注参数差异均无统计学意义(均 P>0.05)。监测位置C1与M2间的CBF、MTT参数差异均有统计学意义(CBF： t＝2.600， P<0.05；MTT： t＝－2.510， P<0.05)，而两者间CBV、TTD参数值差异均无统计学意义(均 P>0.05)。监测位置M1与M2两者间的CBF、MTT参数值差异均有统计学意义(CBF： t＝2.277， P<0.05；MTT： t＝－2.371， P<0.05)，而两者间CBV、TTD参数值差异均无统计学意义(均 P>0.05)。 结论:选择不同监测位置对全脑灌注成像参数值有一定影响，因此在进行全脑CT灌注成像后处理时，应尽量选颈内动脉C1或大脑中动脉M1段作为监测位置。

肺癌是全世界癌症致死的首要原因，其中非小细胞肺癌占绝大多数。目前用于初步诊断肺癌的影像学检查包括胸部平扫CT、增强CT、正电子发射断层扫描等，但均具有一定局限性。双能CT的出现为非小细胞肺癌的影像诊断提供了更多解剖与功能信息，在其检测与定性、疗效评估等方面具有优势。现就双能CT的技术参数及其在非小细胞肺癌临床应用作一综述。